电离层垂直TEC映射函数的实验观测与统计特性

利用GPS信标测量获得的电离层电子浓度总含量（TEC）是沿电波路径的斜向TEC.理论研究和实际应用中,常常需要通过映射函数将斜向TEC转换为垂直方向的TEC,这在当前主要采用对电子浓度分布模型的数值积分得到模型映射函数来实现.本文在考察现有不同模型映射函数的基础上,又提出了一种源于实际观测的实验映射函数的概念与估算方法.我们利用IGS的全球GPS观测站的斜向TEC和JPL提供的垂直TEC数据获得了2006年期间的实验映射函数,并对所得结果进行了初步统计分析.在卫星天顶角较小时,上述实验映射函数和模型映射函数之间相差甚微,均可很好描述垂直TEC与斜TEC之间关系;但卫星天顶角较大时,实验映射函数和常用的模型映射函数之间存在明显差异.本文认为,这种差异主要是因为现有模型映射函数中没有考虑到等离子体层的贡献.我们认为采用基于实验映射函数的模式,或者通过考虑等离子体层的贡献对现有模型映射函数进行改进,可以有效提高电离层TEC的估算精度.     

输出非线性方程误差类系统递推最小二乘辨识方法

随着控制技术的发展,控制对象的规模越来越大,使得辨识算法的计算量也越来越大.对于结构复杂的非线性系统,特别是包含未知参数乘积的非线性系统,使得过参数化辨识方法的参数数目大幅度增加,辨识算法的计算量也急剧增加,因此探索计算量小的参数估计方法势在必行.针对输出非线性方程误差类系统,讨论了基于过参数化模型的递推最小二乘类辨识方法;为减小过参数化辨识算法的计算量和提高辨识精度,分别利用分解技术和数据滤波技术,研究和提出了基于模型分解的递推最小二乘辨识方法和基于数据滤波的递推最小二乘辨识方法.最后给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤、流程图.     

输出误差系统的多新息辨识方法

研究了输出误差(OE)系统和输出误差自回归滑动平均(OEARMA)系统(即Box-Jenkins系统)的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息最小二乘算法,输出误差系统的修正辅助模型随机梯度算法、遗忘因子辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法、变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法等,以及输出误差自回归(OEAR)系统的基于滤波的辅助模型多新息广义随机梯度算法和基于滤波的辅助模型多新息广义最小二乘算法.